【华为od机试】最大股票收益【
时间: 2023-08-08 21:02:03 浏览: 57
最大股票收益问题是一个经典的动态规划问题。
首先我们需要定义状态:
设dp[i][j]表示第i天交易结束后的最大收益,其中i表示天数,j表示当前的持仓状态,j=0表示未持有股票,j=1表示持有股票。
接下来我们考虑状态转移方程:
1. 如果第i天不持有股票:dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]+prices[i]),即要么前一天不持有股票,今天也不买入;要么前一天持有股票,今天卖出。
2. 如果第i天持有股票:dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0]-prices[i]),即要么前一天持有股票,今天不卖出;要么前一天不持有股票,今天买入。
最后我们要求的是最后一天交易结束后的最大收益,即dp[n-1][0],其中n为股票价格数组的长度。
下面是使用动态规划解决最大股票收益问题的伪代码:
def max_profit(prices):
n = len(prices)
if n == 0:
return 0
dp = [[0] * 2 for _ in range(n)]
dp[0][0] = 0
dp[0][1] = -prices[0]
for i in range(1, n):
dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]+prices[i])
dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0]-prices[i])
return dp[n-1][0]
其中,prices为股票价格数组。
这样我们就可以通过动态规划求解最大股票收益问题了。